Drone Research Project Outcome

Haymaking V7

TQ16000038-V7 Veřejný dataset RGB a termálních obrázků srnčat v trvalých travních porostech

TQ16000038-V7 Open dataset of RGB and thermal images of roe deer in grasslands

TAČR Program: 8. VS SIGMA – DC4 Sustainable Farming: Energy-efficient UAV Technologies for Precision Agriculture

Open-source dataset:

Description of output https://www.fzt.jcu.cz/cz/veda-a-vyzkum/granty-a-projekty/granty/tq16000038
Open-source dataset for IRT images https://doi.org/10.5281/zenodo.18197469
Open-source dataset for RGB images https://doi.org/10.5281/zenodo.18206908

Contact person: Radim Kuneš kunesr@jcu.cz

CZ: Výstupem V7 projektu TQ16000038 je otevřený datový soubor obrazových dat zachycujících srnčí zvěř a osoby podílející se na jejich záchraně na trvalých travnatých porostech (loukách), pořízených v RGB a termálním spektru. Dataset byl cíleně vytvořen jako podpůrný podklad pro výzkum a vývoj technologií automatické detekce srnčí zvěře a je primárně určen pro trénování, validaci a testování modelů strojového učení a neuronových sítí v rámci vývoje softwarového řešení. Datový soubor zahrnuje snímky pořízené v různých denních dobách a za rozdílných klimatických podmínek, čímž zajišťuje pokrytí širokého spektra reálných provozních scénářů a podporuje robustnost vyvíjených detekčních algoritmů. Nedílnou součástí datasetu jsou podrobné anotace lokalizující srnčí zvěř a další relevantní objekty ve snímcích, a to ve formě ohraničujících rámečků (bounding boxes) a pixelových masek. Dataset je strukturován do dvou samostatných částí podle typu použitého senzoru (RGB a termální data) a celkově obsahuje 58 300 snímků.

EN: The output V7 of the TQ16000038 project is an open dataset of image data capturing roe deer and persons involved in their rescue in permanent grasslands (meadows), acquired in both RGB and thermal spectra. The dataset was intentionally created as a supporting resource for research and development of automated roe deer detection technologies and is primarily intended for the training, validation, and testing of machine learning and neural network models within the development of a software solution. The dataset comprises images captured at various times of day and under diverse climatic conditions, thereby encompassing a broad range of real-world operational scenarios and enhancing the robustness of the developed detection algorithms. An integral part of the dataset consists of detailed annotations localizing roe deer and other relevant objects within the images, provided in the form of bounding boxes and pixel masks. The dataset is structured into two separate subsets, categorized by the type of sensor used (RGB and thermal data), and contains a total of 58,300 images.

Pictures

Thermal spectrum image with marked outlines of people and roe deer